【摘 要】
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针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、局部特征尺度分解(Local Characteristic scale De
【机 构】
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中南林业科技大学机电工程学院,湖南大学机械与运载工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFF0203400),国家自然科学基金(51575168,51875183)
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针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、局部特征尺度分解(Local Characteristic scale Decomposition,LCD)等方法的不足,提出了一种新的分析方法--辛几何模态分解(Symplectic Geometry Mode Decomposition,SGMD)方法,该方法采用辛矩阵相似变换求解Hamilton矩阵的特征值,并
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